投稿者 global-ai-media 
生成AIへの投資が急増する中、チャットボットの導入にとどまらず、実質的な業務自動化を目指す「AIエージェント」への注目が高まっています。マッキンゼーのレポートを端緒に、AIエージェントと基幹システム（ERP）の間に横たわる「溝」を埋め、日本企業が真のビジネス価値を引き出すための現実的なアプローチを解説します。
「会話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭
これまでの生成AI活用は、主にコンテンツ作成や情報検索、要約といった「知識労働の支援」が中心でした。しかし、技術の進化に伴い、トレンドは単なる対話型AIから、ユーザーの目標を達成するために自律的に計画を立て、ツールを操作し、タスクを実行する「AIエージェント」へとシフトしています。
AIエージェントは、LLM（大規模言語モデル）を頭脳として持ちつつ、外部システムへのAPIコールやデータベース操作を行う能力を持ちます。例えば、「在庫が不足している部品を発注する」という指示に対し、在庫システムを確認し、発注書を作成し、承認ワークフローに回すといった一連の動作を担うことが期待されています。
ERPとAIの間に横たわる「深い溝」
しかし、ここで多くの企業が直面するのが、AIエージェントの柔軟性と、ERP（Enterprise Resource Planning：統合基幹業務システム）の堅牢性の間にある「深い溝（Divide）」です。
ERPは企業の「心臓」であり、財務、会計、人事、サプライチェーンなどの構造化データを厳格なルールに基づいて管理しています。一方、生成AIは非構造化データの処理を得意とし、確率的な挙動をします。この性質の異なる両者を不用意に接続することは、データの整合性を損なうリスクや、誤ったトランザクション（取引処理）を引き起こす危険性をはらんでいます。
特に日本企業においては、長期にわたり運用されているレガシーなERPシステムが多く、複雑なカスタマイズが施されているケースが散見されます。これがAIエージェントとの連携を技術的に困難にし、スケーラビリティを阻害する大きな要因となっています。
価値を最大化する統合のアプローチ
この「溝」を埋め、AIエージェントがERP内のデータやプロセスを安全に活用できるようにするためには、単にAPIをつなぐだけでなく、中間層となるオーケストレーション（統合管理）の仕組みが必要です。
具体的には、AIからの指示をERPが理解できる正確なトランザクションに変換する層や、AIがアクセスして良いデータ範囲を制御するガードレール（安全策）の設置が求められます。これにより、AIエージェントはERP内のリアルタイムなデータを参照しながら、発注業務の半自動化や、決算処理における異常値の検知、需要予測に基づいた生産計画の提案など、経営に直結するタスクを実行できるようになります。
また、日本企業の商習慣においては「決裁」や「承認」のプロセスが重要視されます。AIが全てを勝手に実行するのではなく、重要な意思決定ポイントでは必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop」の設計をシステム的に組み込むことが、現場の信頼を獲得する鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントとERPの連携は、DX（デジタルトランスフォーメーション）を次の段階へ進めるための強力な手段ですが、成功のためには以下の3つの視点が不可欠です。
1. データの「質」と「構造」の再整備
AIエージェントが正しく働くためには、参照元となるERPデータの品質が命です。いわゆる「2025年の崖」問題とも関連しますが、ブラックボックス化したレガシーシステムを整理し、標準化されたデータ連携が可能な状態へモダナイズすることが、AI活用の前提条件となります。
2. リスクベースのアプローチとガバナンス
「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が許されない基幹業務において、AIにどこまでの権限を与えるかは慎重に設計する必要があります。最初は参照（Read）権限のみを与え、徐々に更新（Write）権限を付与する、あるいは更新処理は人間が最終確認するなど、日本企業の組織文化に合わせた段階的な導入が現実的です。
3. 業務プロセスの見直し（BPR）とのセット推進
現在の複雑な業務フローをそのままAIに置き換えるのではなく、AIエージェントが得意なプロセスに合わせて業務自体をシンプルにするBPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）を同時に進めるべきです。これにより、単なる効率化だけでなく、業務全体のスピードアップとコスト削減を実現できるでしょう。